Luận văn thạc sĩ “Đề tài Trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số: ứng dụng hỗ trợ thu thập chỉ số đường huyết của thai phụ” của học viên Nguyễn Phạm

Một phần của tài liệu Số hóa phiếu xét nghiệm sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo 2 (Trang 25 - 28)

hỗ trợ thu thập chỉ số đường huyết của thai phụ” của học viên Nguyễn Phạm Thanh Tâm.

Trong nghiên cứu , tác giả phát triển một hệ thống hỗ trợ việc thu thập thông tin sức khỏe. Hệ thống thu thập dữ liệu hình ảnh về số liệu y tế của bệnh nhân bằng ứng dụng di đợng và ứng dụng AI để số hóa thu thập dữ liệu. Nghiên cứu cũng được hiện thực với việc theo dõi thai phụ đái tháo đường thai kỳ.

33

Module A: Ứng dụng mobile thực hiện việc lấy dữ liệu ảnh Phiếu theo dõi chỉ số đường huyết của bệnh nhân thai phụ (xem Phụ lục 1 Biễu mẫu phiếu theo dõi) gửi về server hệ thống.

Module B: module thực hiện chức năng xác định chuỗi ký tự đánh máy thể hiện phần dữ liệu thông tin cá nhân của bệnh nhân trên phiếu theo dõi Module này thực hiện việc xác định chuỗi ký tự đánh máy bao gồm các bước sau:

- Bước 1: định vị dòng text bằng CTPN. - Bước 2: cắt ảnh theo tọa độ đã định.

- Bước 3: Sử dụng Tesseract OCR để nhận dạng ký tự đánh máy.

Sau khi thực hiện xong chức năng này thì dữ liệu cá nhân bệnh nhân được lưu vào cơ sở dữ liệu SQL Server. Ảnh phiếu theo dõi tiếp tục được chuyển sang giai đoạn xử lý trích x́t chữ số viết tay để lấy thơng tin chỉ số đường huyết được ghi nhận hàng ngày của bệnh nhân.

Module C: module này thực hiện chức năng trích xuất và nhận dạng chữ số viết tay chỉ số đường huyết từ bảng dữ liệu của phiếu theo dõi. Việc trích x́t này địi hỏi chúng ta phải thực hiện các bước:

- Bước 1: Định vị tọa độ từng ô text trong bảng dữ liệu. - Bước 2: Cắt ảnh từng ô text trong bảng dữ liệu.

- Bước 3: Nhận dạng chữ số viết tay trong từng ô text.

- Bước 4: Ghi dữ liệu đường huyết vào cơ sở dữ liệu SQL Server

Module D: module thực hiện trả dữ liệu đã trích xuất được từ phiếu theo dõi của bệnh nhận về hệ thống quản lý chung của bệnh viện nhằm giúp y bác sỹ thực hiện các nghiệp vụ y tế đối với bệnh nhân. Module cung cấp các API để truy xuất dữ liệu trả ra dạng JSON thông qua các Web Service được phát triển trên nền tảng WCF.

34

Nội dung của luận văn sử dụng CTPN định vị vị trí của văn bản, cắt tọa độ sau đó sử dụng Tesseract OCR để nhận dạng. Đối với bài toán trên phiếu nhận dạng là phiếu chỉ số đường huyết, dữ liệu văn bản được trích x́t tồn bợ từ phiếu. Trên thực tế người dùng chỉ cần 1 vài thông tin trên phiếu  Bài tốn rút trích các đối tượng trên phiếu xét nghiệm giúp làm tiết kiệm thời gian, chi phí.

35

Một phần của tài liệu Số hóa phiếu xét nghiệm sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo 2 (Trang 25 - 28)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(64 trang)